码头间运输的数学模型外文翻译资料

 2022-04-26 22:44:30

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码头间运输的数学模型

Kevin Tierney a,b , Stefan Voszlig; b , Robert Stahlbock b,c,*

摘要

我们提出了一种新的整数规划模型来分析新的和扩展的海港中的码头间运输（ITT）。 ITT是集装箱在港口内的码头之间的运输（海运，铁路或其他）。 ITT是集装箱转运过程中的重要延迟来源，这会造成港口资金的损失并影响港口的声誉。我们的模型有助于港口分析新的基础设施产生的影响，包含码头的布局和ITT车辆投资。我们在两个港口，德国汉堡港口和荷兰鹿特丹港口的Maasvlakte 1＆2区域进行ITT分析，在这里我们提出的解决方案是基于拥堵的时空图上将车辆流量与多商品集装箱流量相结合，以达到最优化处理。我们引入了一个两步解决方案程序比较轻松的计算整个ITT问题，以便更快地找到解决方案。我们的图形包含特殊的结构来模拟车辆的长期装载和卸载，而且我们的模型具有较强的适用性，可以给ITT的一些重要实际应用场景建立模型，例如交通堵塞，惩罚迟交集装箱运输，多次ITT运输模式以及港口基础设施修改。我们的模型可以应用到实际问题中，并为港口提供重要信息供该港口做长远决定时提供帮助。

  1. 介绍

在世界各地，越来越多的港口正在努力建设，以适应集装箱运输的日益普遍。 港口通常包含多个码头，服务于集装箱船，铁路，驳船和其他形式的腹地交通。 在不同运输方式之间转运时，集装箱通常在码头之间转运。 集装箱在码头之间的移动被称为码头间运输（ITT），这不仅是港口当局和码头运营商应对的运营问题，而且也是在规划新码头和集装箱运输期间需要考虑的战略问题端口。

正确选择码头布局和它们之间的运输连接，以及车辆类型和车辆数量，代表了港口必须做出宝贵和关键的决定。有效的ITT系统的目标是尽量减少集装箱在码头之间移动的延迟，以便减少并且理想地消除集装箱的延迟离开。为此，我们引入一个基于时空图的优化模型来确定在ITT情景下的车辆和集装箱的最优流量，以协助港口当局的决策过程。

我们建立的ITT操作抽象视图是具有最大弧容量和节点吞吐量的时间空间图，将车辆作为一种多商品流的运输需求在网络中流动。我们专注于尽量减少集装箱的整体延误，这对港口规划者来说是一个重要的考虑因素，因为拖延卸货的成本通常非常高。

之前在ITT战略分析领域的工作主要是模拟在鹿特丹港的Maasvlakte地区模拟的码头操作，并分析了集卡交付的延迟(Ottjes, Duinkerken, Evers， amp; Dekker, 1996, 2006, Duinkerken et al.， 2006)。与此相反，我们通过网络优化集装箱的流动，以便为港口规划人员提供更好的关于使用特定车辆、道路设计、新基础设施或交通规划的成本的估算。因此，本文的创新之处如下所示：

1.第一个完全定义的ITT数学模型，

2.最小化ITT传送延迟的两种确切方法，

3.在服务于多模式流量的车辆设置中的拥挤建模。

本文组织如下。在第2节中，我们首先概述了ITT的概况，然后在第3节简要介绍了它。然后，我们将在第4节中介绍我们的数学模型，以及构建时间空间图和求解整数规划(IP)模型的两步解决方案的方法。我们在第5节中提供了计算结果，表明我们的模型不仅提供了关于ITT的有用信息，而且还可以在合理的时间内通过CPLEX来进行计算。最后，我们在第6节中总结并讨论未来工作的方向。

  1. ITT

ITT是集装箱在港口码头之间的移动的问题。 有几种类型的码头，包括有集装箱船和泊船可以停靠和转运集装箱的水边码头，有可以将集装箱装载到铁轨上的铁路码头，以及内陆码头，这些码头可以设置在内陆地区并处理泊船，铁路或卡车运输.ITT交通通常包括海上运输，即集装箱在船舶之间、从陆地到海上、从海上到陆地的运输过程中，再由其他运输方式(如泊船或火车)运输集装箱到内陆。

乍一看，通过计划安排，ITT似乎是可以避免的。只要让集装箱船的集装箱都能运输到同一码头，或将一个港口的关键物流组件放置在同一位置。然而，在几乎每一个中大型港口都需要一些ITT的数量，因为避免ITT将涉及到建造铁路、驳船和集装箱船让这些设备都聚集在一个地方，而且那里根本没有足够的空间。

因此，在ITT的主题中有两个重要的问题。第一个是纯粹的调度和路由的问题，在一个已经构建的端口上，每天在码头之间移动集装箱。第二个问题是新港口的战略规划问题和现有港口的扩建，其中涉及几个关键问题:

1。计划中的基础设施是否足以处理ITT的预测?

2。什么类型的车辆，有多少是需要处理的ITT集装箱?

3所示。考虑到特定的基础设施和车辆配置，将会有什么样的延迟?

在本文中，我们建立了一种优化模型，帮助回答这些问题，同时支持港口和码头查看新基础设施的影响，例如隧道或桥梁，对ITT集装箱的整体延迟的影响。因此，虽然我们主要解决战略规划问题，但我们的模型也有能力高水平的处理调度和路由车辆的操作问题。

    1. 车辆类型

我们考虑了ITT的一系列类型的车辆，每一种都有优缺点，必须由决策者来评估。

      1. 自动引导车辆(AGV）

agv是无人驾驶汽车，可以携带一个40英尺的集装箱或两个20英尺的集装箱，并且没有自主升能力。这意味着agv需要起重机进行装载操作。目前的AGV系统只允许在没有人类的区域工作以防止事故发生。然而，随着更安全的agv的开发，这可能会改变。

      1. 自动升降车辆(ALV)

ALVs和agv一样，也是无人驾驶汽车，可以携带两个20英尺的集装箱或一个40英尺的集装箱。顾名思义，ALVs具有提升能力，不需要外部援助来运输容器。这使得ALVs比agv更通用。然而，他们作业的速度通常较慢。

      1. Multi-拖车系统(MTS）

MTS由几个集装箱运输拖车组成，通常可以运输五个40英尺集装箱。 MTS要求起重机像AGV一样装载它们。 MTS不是自动化的，并且是需要人员驾驶牵引拖车的牵引单元。 虽然这可以为MTS在可以行驶的地方提供更大的灵活性，但牵引车单元与拖车的联接时间可能导致车辆的转向时间比AGV或ALV慢。 该过程在Duinkerken，Dekker，Kurstjens，Ottjes和Dellaert（2006）中由详细的描述。

2.1.4.驳船

驳船可以被用来一次性运输大量的集装箱，并由人类驾驶。驳船装载缓慢，行驶缓慢，但相对于道路车辆而言，它的优势在于，在码头之间的连接距离要比公路短，而且交通也不那么拥挤。此外，驳船与陆基车辆相比具有较高的能力，一般能够装载40-50个集装箱。

2.2 基础设施

为了解决ITT在全球范围内大量增加的集装箱吞吐量的巨大物流挑战，新的基础设施必须考虑的想法：建造缆车、单轨、专用道、隧道和桥梁，连接港口以分流船坞/内陆物流中心或避免瓶颈，可以为ITT问题提供有效的答案。例如，隧道和索道带来的成本改变被认为是将汉堡港与达达那、Stahlbock和Vo(2012)的内陆运输仓库连接起来的关键。尽管利用现有工程技术来看ropeways被认为无法承载满载集装箱的重量，但它表明，随着新想法的出现，对评估的有效性提出了新的挑战。我们的目标是在一个通用模型中考虑到任何潜在的基础设施变更带来的影响。

  1. 文献综述

大量的研究模拟和优化集装箱港口和码头内的集装箱运输;参见（Steenken，Voszlig;，＆Stahlbock，2004; Stahlbock＆Voszlig;，2008a）。主要考虑AGV和ALV调度和路由，例如（Briskorn＆Hartmann，2006; Grunow，Guuml;nther＆Lehmann，2007），特别关注码头内模拟和优化（参见Angeloudis＆Bell（2011） ; Nguyen＆Kim，2009; Jeon，Kim，＆Kopfer，2010）。在Vis和Harika（2005）中比较了AGV和ALV，以确定哪些可用于最快卸载船舶，其中ALV被证明需要较少的总体车辆和成本。集装箱码头内的车辆调度已经在例如Bish et al（2005），Lee，Chew，Tan和Wang（2010）中介绍过，并作为Chen，Langevin和Lu（2013）的卸货船的综合组成部分。在Stahlbock和Voszlig;（2008b）中可以找到关于集装箱码头车辆路径应用的全面综述。 Bouml;se（2011）是一本关于码头规划的手册。

内部码头运输包括ITT在内的转运的一般过程，在Vis和De Koster(2003)中有被描述过。ITT特点是短途运输和缺乏外部交通相互作用。这是sharp K. Tierney等人的《欧洲业务研究期刊》，235(2014)448-460 449 发现的。与ITT情景形成鲜明对比的是，在这种情况下，车辆可以在公共交通便利的道路上运送集装箱几公里。因此，码头内的运输模型和模拟通常不适用于ITT。在Kozan(2000)中，转运已经被考虑在内。然而，仅仅基于网络的模型而没有基于车辆基于流的视图，这意味着在这个框架中建模是不可能的。

与这个问题最相关的工作人员是Ottjes et al.(1996, 2006)和Duinkerken et al.(2006)，它们都描述了ITT在鹿特丹港的模拟方法。这些研究的目的是测量没实现的数量，即在期限时间后到达目的地的集装箱的数量。虽然模拟方法可以对ITT操作的许多细节进行建模，例如加载和卸载过程，以及在多拖车系统中使用有人驾驶牵引单元，但是这种方法并没有进行优化。除了调整优化运行的参数之外，还可以尝试减少非性能。特别是，Ottjes et al.(2006)在模拟方法中考虑的不仅仅是ITT，还包括集装箱从船到烟囱的半边移动。我们的模型与这些方法形成了对比，我们利用网络流优化了ITT，提供了不同的非性能视图。

  1. 数学模型

我们在一个时间空间图上建立了ITT模型，它有几个特别设计的结构来模拟交通拥堵以及车辆的装载和卸载。我们已经创建了一个通用模型，它包含用于ITT的任何类型的车辆，以及不同类型的基础设施。我们的图使用了一个精心设计的结构来模拟像驳船这样的缓慢装载车辆的处理，并且包括能够模拟交通堵塞的组件。

我们根据几个关键假设建立模型。第一个假设是，不同类型的车辆之间不会相互作用，除非是在码头装载和卸载集装箱的时候。这意味着图arcs并没有多种车辆类型。这个假设大大降低了模型的大小，大大减少了节点和弧线的数量。这是由于车辆的不同速度、负载次数和拥塞特性造成的。其次，我们假设在晚到的时候应该对ITT集装箱进行处罚，但是允许提前到达。这与Duinkerken et al.(2006)形成对比，但我们认为早期交付的集装箱是码头操作所造成的。这样的集装箱可以储存在码头中的堆栈里，也可以放在滚动的缓冲器里。第三，我们认为所有类型的集装箱都不需要特别的运载车辆。实际上，这是不正确的，因为有20和40英尺的集装箱，以及必须在码头之间运输的超标准集装箱。我们的模型能够处理这些小变化的容器，但是我们把它们保存在将来的工作中。最后，我们抽象了一些短的车辆活动，比如将一台拖拉机连接到一个装有容器的拖车上，而许多短的活动随着时间的推移而累积起来，在网络流中对它们进行建模就需要进行太细的离散化。然而，由于这类活动的长度较短，所以将它们排除在模型之外并不会造成很大的错误。

4.1.图形建构

我们首先考虑一个基本图，它是一个描述码头之间基本连接的非时间图。设n为码头节点数，m为交叉口个数。因此，基本图G =（V，A）其中V = {1，...，n m}是所有节点的集合，A是弧的集合（i，j），其中i，j isin;V

使用基本图，我们现在可以构造一个时间空间图，其中包含了为ITT建模所必需的特殊结构。tau;为时间段的数量。令GT = (VT,AT)为时间空间图，其中VT为节点集，在arcs集合中。时间空间图由三种类型的节点组成:码头节点、相交节点和长期节点或LT节点。LT节点是码头节点的副本，可对集装箱的长期装载/卸载进行建模。我们需要LT节点，因为一些车辆，火车和驳船，需要花费超过一次的离散时间来完全负载。如果没有这些额外的节点，这些车辆将就会以不现实的速度加载和卸载，除非模型在每一步中跟踪每个车辆的剩余容量。LT节点可以防止问题出现的能力取决于问题中车辆的数量。让VT = { 1,hellip;，tau;(beta;n m)}，其中beta;是一个参数，如果有长途运输工具如驳船以及其他的存在于模型中，则为2。换句话说,当lt节点被需要应用到模型时，我们在所有码头的每个时间段建立一个包含单个节点的时间空间图，在所有交接处建立一个包含一个节点的时间空间图。

我们第一次在同一码头从不同时期显示固定弧所连接的时空节点,然后描述LT节点及其连接到其他节点的图,在我们图标中有具体描述如何处理交通拥堵,讨论弧和节点的属性图,最后解释图结构的

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